有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？商业分析是运用分析工具研究大数据信息，搭建数据分析与商业管理的桥梁，指导商业决策的一门新兴学科。2013年起，MSBA项目增长特别多，美国众多高校纷纷开设此类专业，预测今后此项目数量会越来越多
有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？
商业分析是运用分析工具研究大数据信息，搭建数据分析与商业管理的桥梁，指导商业决策的一门新兴学科。2013年起，MSBA项目增长特别多，美国众多高校纷纷开设此类专业，预测今后此项目数量会越来越多。近年来美国陆续有30多所大学开设了商业分析专业#28Business Analytics#29，开设商业分析类专业的名校有：哥伦比亚大学、西北大学、康奈尔大学、南加州大学、北卡罗来纳大（练：dà）学教堂山分校、纽约大学等。商业分析硕士项目常开设在(zài)商学院。分析和数据科学硕士开设的学院比较多，工学院和文理学院和专业的研究所也有开设，比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院，卡内基梅陇大学开设在信息管理学院，北卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。就目前来看，商业分析专业竞争的激烈程度不是特别高，比金融，金融工程的录取要相对容易一些。
申请《繁体：請》特点
1.硬yìng 件分数
美国商业分析类硕士一般在美国基本属于STEM专业，开设在商学院下面的BA项目接受GMAT和GRE开设在工程学院下面的更倾向【练：xiàng】于GRE，建议在申请时（繁：時），具体查看学校的要求。好的学校托福要求100 ， GPA 要求3.5 具体分数可参考各学校往年录取的平均分。
2.开云体育申《练：shēn》请背景
大部分学校没有给出明确的本科申《pinyin：shēn》请背景。也{读：yě}有部分学校强调，喜欢招生来自数学[繁：學]、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生，如旧金山大学。总体来看，来自任何背景的学生均可以申请此专业，但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。申请分析类硕士的本科生大多来自科学类工程类或商科类专业。
3.工作#28实习#29经验《繁体：驗》
MSA/MSBA硕士项目只有一所纽约大《拼音：dà》学#28MSBA#29要求有至少5年的工作经验【pinyin：yàn】。#28PT项目#29
商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。亚利桑那州立大学录取学生有平娱乐城均1.8年的工作经验伦《繁：倫》斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。
大部分项目不需要工作经验，一般能有yǒu 数据分析，行业分析、市场分析、金融分析等领域的实习经验非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要yào 求更高一些。
申请要求qiú
本科
一【yī】般申请材料要求：
1、申请表（繁：錶）
2、学（繁体：學）历证明
3、托福或雅思成绩#28top30的院校【pinyin：xiào】托福分数建议100分以上#29
4、SAT成绩或ACT成绩#28申（读：shēn）请前100院校最好有sat或者act成绩#29
5、高中成(pinyin：chéng)绩单#28中英文各一份，加盖学校公章#29
6、推《拼音：tuī》荐信#28一般需要3封英文推荐信#29
7、个人陈chén 述
上述是申请的基本要《练：yào》求，具体分数以及材料要求以学校官网为准。
研究生《练：shēng》
一(yī)般申请材料要求：
1. 有相关专业[繁体：業]的本科学位
2. 本科成《chéng》绩单
3. 简历《繁：歷》
4. 托福或雅[pinyin：yǎ]思成绩
5. GMAT或{拼音：huò}GRE成绩
6澳门新葡京. 个人陈述《shù》
7. 2-3封推荐信【读：xìn】
8. 部分学（繁：學）校需要面试
9. 极少{pinyin：shǎo}学校要求有工作经验，如纽约大学
上述是申请的基本要求，具体分数以及材料要求以学校(xiào)官网为准。
课（繁体：課）程设置
本科核心课《繁体：課》程
数据分析编程，数据分析，优化，概率统计，微积分，网络分《读：fēn》析等
本科学位类型《读：xíng》
BS
本（读：běn）科学制
4年《pinyin：nián》
研究澳门新葡京生{shēng}核心课程
应[繁：應]用统计学、应用数学、计算机、优化选择（繁：擇）、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等
研究生学（读：xué）位类型
MSBA、MSA
研究娱乐城生{shēng}学制
1-1.5年(拼音：nián)
就业指（练：zhǐ）导
商业分析的就业方向主要有在跨国公司，外资商社，中外合资企【练：qǐ】业等各类（繁体：類）涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析员等职位。
就业领域(pinyin：yù)
主要就业领域包括：市场购物分析、消费者行为、社会网络和情绪分析、推荐系统、欺诈和犯罪检测、卫生保健供给医疗欺诈、健康科学#28如基因组学#29、供应链、金融、网络安全、图书馆和网络安全等。
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